Annonce de soutenance de thèse de M. François Fouquet

Annonce de la soutenance de la thèse de doctorat de François Fouquet intitulée « Contributions à l’acquisition, à la modélisation et à l’augmentation d’environnements complexes ».

Elle se déroulera le lundi 10 décembre à 14h00 en salle C5 du bâtiment Nautibus (rez-de-chaussé), domaine scientifique de la Doua (Plan d’accès).

Composition du jury :

Pr. Céline LOSCOS – Université de Reims Champagne-Ardenne – (Rapporteur)

Pr. Pierre POULIN – Université de Montréal Québec – (Rapporteur)

Pr. Daniel MENEVEAUX – Université de Poitiers – (Examinateur)

Pr. Alain TREMEAU – Université de Saint-Étienne – (Examinateur)

Pr. Saïda BOUAKAZ – Université Claude Bernard Lyon 1 – (Directrice)

Dr. Jean-Philippe FARRUGIA – Université Claude Bernard Lyon 1 – (Co-directeur)

 

Résumé de la thèse :

 

De nos jours, les images augmentées font partie du quotidien. Du cinéma aux jeux vidéos en passant par l’architecture ou le design, nombreuses sont les applications qui ont besoin d’afficher des objets synthétiques dans un contexte réel. Cependant, le processus permettant d’intégrer ces objets de manière cohérente dans leur environnement peut rapidement devenir très difficile à mettre en œuvre. Lorsque l’environnement à augmenter est de grande taille ou présente une géométrie ou un éclairage complexe, sa modélisation devient alors fastidieuse et l’utilisation de ces modèles dans le rendu d’images augmentées réalistes est très coûteuse en ressources. D’un autre coté, des applications telles que la réalité augmentée ont besoin de méthodes de rendu efficaces pour fonctionner en temps réel. Elles doivent, par ailleurs, pouvoir s’adapter automatiquement à des environnements à priori inconnus avec pour seule source d’informations les images acquises progressivement dans ces-derniers.

 

Dans cette thèse, nous nous sommes appuyés sur les méthodes développées en vision par ordinateur, en modélisation à partir d’images et en synthèse d’images pour proposer une approche globale au problème d’augmentation cohérente d’environnements complexes et progressivement découverts. Nous y développons de nouvelles méthodes d’acquisition permettant d’obtenir des images RGB+Z avec une grande dynamique et localisées dans l’environnement. Nous présentons ensuite comment exploiter cette source d’information pour construire incrémentalement des représentations de la géométrie et de l’éclairement de la scène à augmenter. Enfin, nous apportons de nouvelles approches de rendu adaptées à ces modélisations et permettant une génération rapide d’images augmentées où l’éclairement des objets synthétiques reste cohérent avec celui de l’environnement.